使用pycharm用pyspark怎么连接kafka

Question

使用pycharm用pyspark怎么连接kafka
文心一言生成的代码

from pyspark.sql import SparkSession # 导入 SparkSession 模块
from pyspark.sql.functions import explode, split # 导入 explode 和 split 函数
if name == "main": # 程序入口点
spark = SparkSession \ # 创建 SparkSession 对象
.builder \ # 使用 builder 模式
.appName("StructuredKafkaWordCount") \ # 设置应用名
.getOrCreate() # 获取现有 SparkSession 或创建新的

# 从 Kafka 读取数据创建 DataFrame
lines = spark \  # 创建一个 DataFrame 对象
    .readStream \  # 指定为流式读取
    .format("kafka") \  # 指定数据源格式为 Kafka
    .option("kafka.bootstrap.servers", "node:9092") \  # 设置 Kafka 服务器地址
    .option("subscribe", "test01") \  # 订阅的主题
    .load()  # 从 Kafka 中加载数据

# 将 value 字段转换为字符串类型，并根据空格拆分成单词
words = lines.select(  # 选择 DataFrame 中的列
    explode(split(lines.value, " ")).alias("word")  # 使用 explode 和 split 函数处理 value 列，将其拆分为单词，并起别名为 word
)

# 计算单词频率
wordCounts = words.groupBy("word").count()  # 按 word 列进行分组，并计算每组的数量

# 打印结果到控制台
query = wordCounts \  # 将结果 DataFrame 赋值给变量 query
    .writeStream \  # 指定为流式写入
    .outputMode("complete") \  # 输出模式为完整模式
    .format("console") \  # 输出格式为控制台
    .start()  # 启动流式查询

query.awaitTermination()  # 等待流式查询终止

报错信息

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你的代码和报错信息来看，你在使用pyspark连接Kafka时遇到了问题。错误信息显示为 java.lang.NoClassDefFoundError: scala/$less$colon$less，这通常意味着你的环境中缺少某些必要的类或库。这个问题可能由以下几个原因引起：

1. Spark和Kafka版本不兼容：请确保你使用的Spark和Kafka版本相互兼容。不同版本的Spark可能对应不同版本的Kafka客户端库，如果版本不匹配，可能会导致类找不到的错误。
2. 缺少依赖：你的环境中可能缺少必要的依赖库。请确保你已经安装了正确版本的pyspark和kafka-python库。你可以使用pip命令安装这些库，例如：

pip install pyspark kafka-python

1. 缺少Scala库：由于错误涉及Scala，你可能需要确保你的环境中安装了Scala库。Scala是Spark的底层语言，有些Spark的类是用Scala编写的。你可以尝试在你的环境中安装Scala，并确保其版本与Spark兼容。

针对这些问题，你可以尝试以下解决方案：

• 确保你的Spark和Kafka版本兼容，并查阅官方文档了解如何正确配置和使用它们。
• 确保你已经安装了正确版本的pyspark和kafka-python库。
• 如果问题仍然存在，尝试在你的环境中安装Scala，并确保其版本与Spark兼容。

另外，你的代码中可能存在一些小错误，比如 df= 这一行可能是多余的，你可以删除它。正确的代码应该类似于以下形式：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode, split

spark = SparkSession.builder.appName("StructuredKafkaWordCount").getOrCreate()

# 从 Kafka 读取数据创建 DataFrame
lines = spark \
    .readStream \
    .format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "node:9092") \
    .option("subscribe", "test01") \
    .load()

# 后续处理逻辑...

希望这些信息对你有所帮助！如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时向我询问。